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Enregistrement W4315574381 · doi:10.1186/s12877-022-03623-1

Validation of the self-reported domains of the Edmonton Frail Scale in patients 65 years of age and older

2023· article· en· W4315574381 sur OpenAlexaffabout
Luxey Sirisegaram, Oluwafemi P. Owodunni, April L. Ehrlich, Caroline X. Qin, Dianne Bettick, Susan L. Gearhart

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGerontologyRehabilitationScale (ratio)Physical therapyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In the era of virtual care, self-reported tools are beneficial for preoperative assessments and facilitating postoperative planning. We have previously reported the use of the Edmonton Frailty Scale (EFS) as a valid preoperative assessment tool. OBJECTIVE: We wished to validate the self-reported domains of the EFS (srEFS) by examining its association with loss of independence (LOI) and mortality. METHODS: This is a post-hoc analysis of a single-institution observational study of patients 65 years of age or older undergoing multi-specialty surgical procedures and assessed with the EFS in the preoperative setting. Exploratory data analysis was used to determine the threshold for identifying frailty using the srEFS. Procedures were classified using the Operative Stress Score (OSS) scored 1 to 5 (lowest to highest). Hierarchical Condition Category (HCC) was utilized to risk-adjust. LOI was described as requiring more support at discharge and mortality was defined as death occurring up to 30 days following surgery. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to determine the ability of the srEFS to predict the outcomes of interest in relation to the EFS. RESULTS: Five hundred thirty-five patients were included. Exploratory analysis confirmed best positive predictive value for srEFS was greater or equal to 5. Overall, 113 (21 percent) patients were considered high risk for frailty (HRF) and 179 (33 percent) patients had an OSS greater or equal to 5. LOI occurred in 7 percent (38 patients) and the mortality rate was 4 percent (21 patients). ROC analysis showed that the srEFS performed similar to the standard EFS with no difference in discriminatory thresholds for predicting LOI and mortality. Examination of the domains of the EFS not included in the srEFS demonstrated a lack of association between cognitive decline and the outcomes of interest. However, functional status assessed with either the Get up and Go (EFS only) or self-reported ADLs was independently associated with increased risk for LOI. CONCLUSION: This study shows that self-reported EFS may be an optional preoperative tool that can be used in the virtual setting to identify patients at HRF. Early identification of patients at risk for LOI and mortality provides an opportunity to implement targeted strategies to improve patient care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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